Александр Пономарев назвал четыре гибких навыка инженера будущего

Драйвером трансформации инженерного образования в России выступает сегодня искусственный интеллект. Поэтому инженеры будущего должны обладать гибкими навыками.

Об этом заявил сегодня директор по развитию компании «Цифриум» Александр Пономарев на вебинаре «Цифровые технологии в образовании», организованном в рамках подготовки к Kazan Digital Week 2025.

«Машинное обучение позволяет кардинально менять инженерную сферу. Сфера экономики, безусловно, влияет на сферу образования. Рутинные задачи переходят от ручных вычислений и предыдущих инструментов к оптимизации. <…> Растет производительность и безопасность процессов, сокращаются энергозатраты, ошибки и инциденты на производстве», - рассказал он.

Искусственный интеллект активно используется в реальном секторе экономики. Речь идет, к примеру, об оптимизации типовых операций в строительстве, прогнозировании результатов синтеза в нефтехимпроме, управлении процессами производства в режиме реального времени в машиностроении.

Говоря о международных кейсах, Пономарев отметил оптимизацию процессов и выявление различных инцидентов на производствах, генеративный дизайн в автопроме, предиктивное обслуживание железных дорог.

«Ключевыми технологиями трансформации бизнеса и реального сектора экономики становится ИИ, робототехника, производство, хранение и распределение энергии. Это влияет на то, каким компетенциям мы должны будем обучать школьников, студентов СПО и вузов. Гибкие навыки инженера будущего – комплексное решение проблем, управление проектами, критическое мышление и этика ИИ», - подчеркнул Пономарев.

Использование технологий искусственного интеллекта - один из ключевых трендов в образовании. Такие решения позволяют:

– автоматически генерировать персонализированные задания;

– проверять самостоятельные работы;

– разрабатывать тесты и учебный контент;

– использовать виртуальных помощников и системы предиктивной аналитики;

– снижать нагрузку за счёт автоматизации рутинных процессов.

Однако внедрение ИИ требует тщательного анализа рисков — от педагогических и этических до правовых и социальных. На вебинаре эксперты обсудили возможные вызовы и пути их преодоления, а также поделились практическим опытом.